CN108363493B - 基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质 - Google Patents

基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质，所述方法包括：对运动想象脑电信号进行采集，对采集的运动想象脑电信号进行预处理；对经过预处理的运动想象脑电信号进行傅里叶变换得到频谱，同时对预处理的运动想象脑电信号进行希尔伯特黄变换得到瞬时振幅和瞬时相位，对频谱、瞬时振幅和瞬时相位进行特征提取；利用遗传算法对提取的特征进行特征筛选，利用筛选的特征对分类器进行训练；将训练好的分类器作为用户特征模型输出。从而提高模型的准确率和稳定性；不同用户脑电信号差异性较大，针对特定的用户，确定脑电信号最优特征的模型。

Description

基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及脑机接口技术领域，特别是涉及基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质。
背景技术
脑－机接口(brain-computer interface，BCI)是在人脑与外部设备之间建立的直接交流通道.通过这种通道，人能直接通过大脑向外部设备发出命令，而不需语言或动作的支持，可以有效增强用户与外界交流或控制外部环境的能力，从而提高患者的生活质量.鉴于其巨大的应用前景，脑机接口已经引起国际科学界的高度重视，成为了脑科学、康复工程、生物医学工程及人机控制领域的一个研究热点。
在所有能够被监测到的反映大脑活动的信号中，由于脑电信号(Electroencephalogram，EEG)具有较好的时间分辨率，监测仪器较简单，非入侵等优点，被大部分脑机接口系统所采纳。识别大脑不同命令对应的EEG，从而控制机器实现命令。但是，EEG信号具有非线性非平稳、空间分辨率低(厘米级)、信噪比低和易受强伪迹的干扰(如工频干扰、眼球运动引起的眼电、肌肉运动引起的肌电等)的特点，这给不同脑电模式的提取和识别提出了巨大的挑战.
目前的脑电特征模型对所有用户都是固定的，即特征数量、种类及通道选择，一旦系统选定，则所有用户都使用这一个特征模型。由于脑电信号的复杂性，有研究表明，不同用户对脑电信号的特征差异性很大，固定特征提取模型无法体现用户个体的差异性，因此降低了脑机接口系统的分类精度和准确性。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质，为用户建立脑电信号特征模型，综合考虑不同特征，从而提高模型的准确率和稳定性；不同用户脑电信号差异性较大，针对特定的用户，确定脑电信号最优特征的模型；
第一方面，本发明提供了基于脑机接口的用户特征模型建立方法；
基于脑机接口的用户特征模型建立方法，包括：
对运动想象脑电信号进行采集，对采集的运动想象脑电信号进行预处理；
对经过预处理的运动想象脑电信号进行傅里叶变换得到频谱，同时对预处理的运动想象脑电信号进行希尔伯特黄变换得到瞬时振幅和瞬时相位，对频谱、瞬时振幅和瞬时相位进行特征提取；
利用遗传算法对提取的特征进行特征筛选，利用筛选的特征对分类器进行训练；
将训练好的分类器作为用户特征模型输出。
进一步的，所述基于脑机接口的用户特征模型建立方法，还包括：
应用用户特征模型时，对待分类运动想象脑电信号同样进行预处理、变换、特征提取和特征筛选后，利用筛选的特征输入到用户特征模型中，得到分类结果。
进一步的，所述对运动想象脑电信号进行采集，包括：
利用脑机接口，采集用户在设定运动想象种类和设定时间条件下的脑电信号；将采集的运动想象脑电信号与对应的运动想象种类标签存储。
所述运动想象种类，包括：想象左手运动、想象右手运动、想象左脚运动、想象右脚运动或想象头部转动等等。
进一步的，所述对采集的运动想象脑电信号进行预处理，包括：
对采集的运动想象脑电信号进行带通滤波。
进一步的，所述对采集的运动想象脑电信号进行带通滤波，是指：
保留Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号。
进一步的，所述对经过预处理的运动想象脑电信号进行希尔伯特黄变换得到瞬时振幅和瞬时相位，包括：
对经过预处理的运动想象脑电信号进行经验模态分解得到瞬时振幅；对瞬时振幅进行希尔伯特变换得到瞬时相位。
进一步的，所述对经过预处理的运动想象脑电信号进行经验模态分解得到瞬时振幅，包括：
1)对经过预处理的运动想象脑电信号求取所有的极大值点和极小值点；
2)对极大值点和极小值点采用三次样条插值函数进行拟合，求上包络和下包络的均值函数，进而求出经过预处理的运动想象脑电信号与上下包络线均值的差值h；
3)考察h是否满足本征模态函数IMF条件，如果满足，则把h作为第1个本征模态函数IMF；求出经过预处理的运动想象脑电信号与本征模态函数IMF的差值r；
否则，对h进行步骤1)和步骤2)操作，直到满足本征模态函数IMF条件，求得第1个本征模态函数IMF；求出经过预处理的运动想象脑电信号与本征模态函数IMF的差值r；
4)把差值r作为待分解的信号，直到r为单调信号或者只存在一个极点为止，则经过预处理的运动想象脑电信号f(t)的表达式如下：
Figure BDA0001602352900000031
其中，Ci(t)表示第i次筛选得到的IMF分量，N为筛选次数，Rn(t)为最终的剩余分量；
脑电信号经过经验模态分解EMD，得到分解后的固有模态函数f(t)，取固有模态函数f(t)的前三个系数的加和作为脑电信号的瞬时振幅a(t)：
Figure BDA0001602352900000032
IMF同时满足如下两个条件:
1)信号极值点的数量与零点数相等或相差1；
2)信号的由极大值定义的上包络和由极小值定义的下包络的局部均值为0。
进一步的，所述对瞬时振幅进行希尔伯特变换得到瞬时相位，包括：
对瞬时幅值a(t)进行希尔伯特变换，公式如下：
Figure BDA0001602352900000033
脑电信号的瞬时相位为p(t)：
Figure BDA0001602352900000034
进一步的，所述对频谱、瞬时振幅和瞬时相位进行特征提取，包括：
提取基于时域的特征、基于相位的特征和基于频谱的特征。
所述基于时域的特征，包括：熵、能量均值和标准方差；
所述基于相位的特征，包括：锁相值；
所述基于频谱的特征，包括：带宽和各频率的加权平均值。
进一步的，利用遗传算法对提取的特征进行特征筛选的步骤为：
步骤(1)：种群初始化：设置种群包括若干个个体，每个个体有若干个基因；
每个个体的基因个数＝通道数*特征数；
所述通道数，是指用于脑电信号采集的电极帽的数量，一个电极帽对应一个通道；每个通道采集六个脑电特征；所述六个脑电特征，包括：熵、能量均值、标准方差、锁相值、各频率加权之后的平均值和带宽；
步骤(2)：设定适应度函数：采用分类器输出结果分类准确率作为适应度函数的值，适应度函数的值越高，说明当前通道的当前特征包含的有用信息越多，被选择的概率就越大；
步骤(3)：编码：每一个基因被设定为0或者1，0代表当前脑电采集通道的当前特征没有被选择，1则代表当前通道的当前特征被选择；
步骤(4)：种群的选择、交配和变异：
运用轮盘赌方法以设定的概率筛选出优秀的个体，即各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比；
并且将优秀的个体进行交配运算，即优秀个体的编码都以设定的概率进行互换，从而产生新的个体；
随后，每个基因都以设定概率发生变异，即0以设定的概率变为1，1以设定的概率变为0；
步骤(5)：解码：根据步骤(3)基因的编码，将每个个体的二进制编码转换为每个特征是否被选择的信息；
步骤(6)：适应度计算：用被选择的特征及其标签训练和测试分类器，得出测试正确率作为个体的适应度；
步骤(7)：判断是否满足停止准则：求出当前代中最优的适应度，当最优适应度函数值在设定个代中未变大，则停止迭代，取整个进化迭代过程中最优适应度函数值对应的特征作为模型的最终特征；否则，回到步骤(3)继续迭代。
进一步的，所述利用筛选的特征对分类器进行训练，包括：
将筛选的特征和运动想象种类标签，送入分类器中，对分类器进行训练。
所述分类器包括：神经网络分类器、支持向量机分类器、线性判别分析分类器或朴素贝叶斯分类器。
第二方面，本发明提供了基于脑机接口的用户特征模型建立系统；
基于脑机接口的用户特征模型建立系统，包括：存储器、处理器和存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述任一方法所述的步骤。
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质；
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述任一方法所述的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)分类精度高：本发明用遗传算法选择特征，不但保留了有效的特征，并且剔除了不稳定且干扰最后分类效果的特征，从而极大提高了分类的准确率。
2)稳定性高：建立的模型在时域、相位和频域提取了6个有效的特征，当其中一个特征受到干扰时，根据其他特征仍会得到正确的分类结果，使得脑电的分类不易收到干扰而降低准确性。
3)针对性强：不同用户的脑电特点不同，具有明显的个体差异性，这是导致脑电识别不准的重要原因之一。而建立的模型针对不同用户，通过遗传算法自动提取出最有效的特征，从而解决了脑电个体差异性的问题。
4)应用广泛：建立的模型可应用于各类脑电的识别，对于特殊脑电仅需要改变具体特征和频带即可。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本发明的流程图；
图2为遗传算法流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
专业术语解释：脑机接口(Brain Computer Interface,BCI),希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)，遗传算法(Genetic Algorithm，GA)。
本算法的整体流程如图1所示。本发明对测得数据进行信号预处理，再通过傅里叶变化和希尔伯特黄变换得到时域、频域和相位信息，随后计算了对每个通道都计算了六个特征。然后，本发明用遗传算法筛选最有效的特征集F，用筛选出的特征及其对应的标签训练分类器，即得了用户特征模型-最优的特征集合及其对应的分类器。当应用用户特征模型时，仅需对采集的信号进行信号的预处理和转换后，提取出最有效的特征集F，应用训练时已经训练好的分类器即可得到分类结果。详细步骤如下：
步骤一、训练脑电信号采集
在训练模式下，让用户按照既定的运动想象种类及时间进行指定的脑电状态，并同时进行运动想象脑电信号采集，将此运动想象脑电信号与其对应的运动想象种类标签输送到下一步；
步骤二、信号预处理
不同种类脑电存在的频带不同，所以需要进行脑电对应频带的带通滤波。以运动想象脑电识别为例：与运动想象相关的脑电信号大多集中于Mu节律(8～13Hz)和Beta(14～30Hz)节律，因此对采集到的脑电信号进行8～30Hz带通滤波，滤除处于多余频带的信号。
步骤三、信号变换
为了提取时域、相位和频域特征，本发明对所有通道的信号分别进行FFT变换与HHT(Hilbert-Huang Transform)变换。
(1)FFT变换可以用来得到频谱p(w)：公式如下：
Figure BDA0001602352900000061
上式中，f(t)是预处理后的脑电信号。
(2)HHT变换可以帮助提取瞬时振幅a(t)和瞬时相位p(t)。其中，HHT变换包含经验模态分解和希尔伯特变换两步：
①经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是为了获得本征模态函数(Intrinsic modefunction,IMF),它具有自适应性、正交性、完备性、IMF分量的调制特性。
IMF满足如下两个条件:
1)信号极值点的数量与零点数相等或相差1；
2)信号的由极大值定义的上包络和由极小值定义的下包络的局部均值为0。
本发明拟用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)计算瞬时振幅a(t)，具体过程如下:
1)对输入信号求取所有的极大值点和极小值点；
2)对极大值点和极小值点采用三次样条函数进行拟合，求上、下包络的曲线,计算均值函数，进而求出待分析信号和均值的差值h；
3)考察h是否满足IMF条件，如果满足，则把h作为第1个IMF；否则，对其进行步骤1)和步骤2)操作,直到第k步满足IMF条件,然后求得第1个IMF，求出原信号与IMF的差值r；
4)把差值r作为待分解的信号,直到剩余的r为单调信号或者只存在一个极点为止，得到的表达式如下：
Figure BDA0001602352900000071
其中，Ci(t)表示第i次筛选得到的IMF分量，N为筛选次数，Rn(t)为最终的剩余分量。
脑电信号经过经验模态分解EMD，得到分解后的固有模态函数，取前三个固有模态函数的系数作为脑电信号的瞬时振幅a(t)；
5)计算瞬时幅值，取前三个固有模态函数的系数作为脑电信号的瞬时振幅a(t)，具体公式如下：
Figure BDA0001602352900000072
②希尔伯特变换：经验模态分解EMD过程后，对瞬时幅值a(t)进行希尔伯特变换，公式如下：
Figure BDA0001602352900000073
那么，脑电信号的瞬时相位为p(t)：
Figure BDA0001602352900000074
步骤四、特征计算
对经过预处理与变换后，得到了频谱F(w)、瞬时幅值a(t)和瞬时相位p(t)的脑电信号，进行所有通道的多特征提取，本发明在时域、相位和频域拟选择了6个特征进行以下特征提取，计算方法具体见表1。
表1特征计算列表
Figure BDA0001602352900000081
步骤五、遗传算法筛选特征
由于某些通道的某些特征并不包含特定运动想象的信息，或者包含得较少。如果将所有通道的所有特征都输送进分类器，不仅浪费了计算资源和时间，还有可能由于这些信息量少的信息，将特征明显的信息进行遮盖，影响了最终的分类结果，因此就有必要进行通道、特征的选择。本项目拟采用遗传算法进行有效通道和特征的选择。遗传算法流程见图2，具体步骤如下：
①种群初始化：种群大小设定为100个个体，每个个体有(通道数*特征数)个数的基因，并且随机产生100个个体。其中，种群大小可根据具体情况进行设置。
②设定适应度函数：本发明拟采用分类器输出结果分类准确率作为适应度函数，分类器与步骤七相同分类器。适应度函数越高，说明此通道的此特征包含的有用信息越多，在下一步遗传过程中被选择的概率就越大。
③编码：每一个基因被设定为0或者1,0代表此通道的此特征没有被选择，1则代表被选择；
④种群的选择、交配和变异：运用轮盘赌方法以一定的概率筛选出优秀的个体，即各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比；并且优秀的个体进行交配运算，即优秀个体的编码都以一定的概率进行互换，从而产生新的个体；随后，每个基因都以一定概率发生变异，即0以一定的概率变为1,1个体变为0.
⑤解码：根据基因的编码，将每个个体的二进制编码转换为每个特征是否被选择的信息。
⑥适应度计算：对每一个个体被选择的特征及其标签训练和测试分类器，得出测试正确率作为个体的适应度。
⑦判断是否满足停止准则：求出当代中最优的适应度，当最优适应度函数值在10代中未变大，则停止迭代，取整个进化迭代过程中最优适应度函数值对应的特征作为模型的最终特征F。否则，回到③继续迭代。
步骤六、训练分类器
将最终的特征F及其相应的运动想象标签送至分类器，进行分类器的训练。对脑电信号特征分类的算法有神经网络、支持向量机、线性判别式分析和朴素贝叶斯等等分类器。本发明可以采用支持向量机作为例。
步骤七、用户特征模型输出
经过上述步骤，建立了用户特征模型，即确定了最终选定的特征F和训练了对应的分类器。在用户应用时，将采集到的脑电信号进行预处理和变换，计算由遗传算法确定的特征F，训练好的分类器根据计算出的特征得到脑电识别的结果。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，包括：
对运动想象脑电信号进行采集，对采集的运动想象脑电信号进行预处理；
对经过预处理的运动想象脑电信号进行傅里叶变换得到频谱，同时对预处理的运动想象脑电信号进行希尔伯特黄变换得到瞬时振幅和瞬时相位，对频谱、瞬时振幅和瞬时相位进行特征提取；
利用遗传算法对提取的特征进行特征筛选，利用筛选的特征对分类器进行训练；
将训练好的分类器作为用户特征模型输出；
其中，利用遗传算法对提取的特征进行特征筛选的步骤为：
步骤(1)：种群初始化：设置种群包括若干个个体，每个个体有若干个基因；
每个个体的基因个数＝通道数*特征数；
所述通道数，是指用于脑电信号采集的电极帽的数量，一个电极帽对应一个通道；每个通道采集六个脑电特征；所述六个脑电特征，包括：熵、能量均值、标准方差、锁相值、各频率加权之后的平均值和带宽；
步骤(2)：设定适应度函数：采用分类器输出结果分类准确率作为适应度函数的值，适应度函数的值越高，说明当前通道的当前特征包含的有用信息越多，被选择的概率就越大；
步骤(3)：编码：每一个基因被设定为0或者1，0代表当前脑电采集通道的当前特征没有被选择，1则代表当前通道的当前特征被选择；
步骤(4)：种群的选择、交配和变异：
运用轮盘赌方法以设定的概率筛选出优秀的个体，即各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比；
并且将优秀的个体进行交配运算，即优秀个体的编码都以设定的概率进行互换，从而产生新的个体；
随后，每个基因都以设定概率发生变异，即0以设定的概率变为1，1以设定的概率变为0；
步骤(5)：解码：根据步骤(3)基因的编码，将每个个体的二进制编码转换为每个特征是否被选择的信息；
步骤(6)：适应度计算：用被选择的特征及其标签训练和测试分类器，得出测试正确率作为个体的适应度；
步骤(7)：判断是否满足停止准则：求出当前代中最优的适应度，当最优适应度函数值在设定个代中未变大，则停止迭代，取整个进化迭代过程中最优适应度函数值对应的特征作为模型的最终特征；否则，回到步骤(3)继续迭代。
2.如权利要求1所述的基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，还包括：
应用用户特征模型时，对待分类运动想象脑电信号同样进行预处理、变换、特征提取和特征筛选后，利用筛选的特征输入到用户特征模型中，得到分类结果。
3.如权利要求1所述的基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，所述对运动想象脑电信号进行采集，包括：
利用脑机接口，采集用户在设定运动想象种类和设定时间条件下的脑电信号；将采集的运动想象脑电信号与对应的运动想象种类标签存储。
4.如权利要求1所述的基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，所述对采集的运动想象脑电信号进行预处理，包括：
对采集的运动想象脑电信号进行带通滤波。
5.如权利要求4所述的基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，
所述对采集的运动想象脑电信号进行带通滤波，是指：
保留Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号。
6.如权利要求1所述的基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，所述对经过预处理的运动想象脑电信号进行希尔伯特黄变换得到瞬时振幅和瞬时相位，包括：
对经过预处理的运动想象脑电信号进行经验模态分解得到瞬时振幅；对瞬时振幅进行希尔伯特变换得到瞬时相位。
7.如权利要求1所述的基于脑机接口的用户特征模型建立方法，其特征是，所述对频谱、瞬时振幅和瞬时相位进行特征提取，包括：
提取基于时域的特征、基于相位的特征和基于频谱的特征；
所述基于时域的特征，包括：熵、能量均值和标准方差；
所述基于相位的特征，包括：锁相值；
所述基于频谱的特征，包括：带宽和各频率的加权平均值。
8.基于脑机接口的用户特征模型建立系统，其特征是，包括：存储器、处理器和存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述权利要求1-7任一所述的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述权利要求1-7任一所述的步骤。
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